quantileTDigest
t-digestアルゴリズムを使用して、数値データシーケンスの近似分位数を計算します。
メモリ消費は log(n) で、ここで n は値の数です。結果はクエリの実行順序に依存し、非決定的です。
この関数のパフォーマンスは、quantileやquantileTimingのパフォーマンスよりも低いです。状態サイズと精度の比率に関しては、この関数は quantile よりもはるかに優れています。
クエリ内で異なるレベルの複数の quantile* 関数を使用する場合、内部状態は結合されません（つまり、クエリは実際にできるよりも効率的に動作しない）。この場合は、quantiles関数を使用してください。
構文
エイリアス: medianTDigest。
引数
level— 分位数のレベル。オプションのパラメータ。0から1の範囲の定数浮動小数点数。levelの値は[0.01, 0.99]の範囲を使用することをお勧めします。デフォルト値: 0.5。level=0.5の場合、関数は中央値を計算します。expr— 数値データ型、日付、または日付時刻のカラム値に対する式。
返される値
- 指定されたレベルの近似分位数。
タイプ:
例
クエリ:
結果:
参照